Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Ước lượng

Ở bài trước, ACF và PACF hơi khó kết luận. Kết quả gợi ý dữ liệu của bạn có thể phù hợp với mô hình ARMA(p,q) hoặc một mô hình AR(3) chưa hoàn hảo. Trong bài này, bạn sẽ duyệt qua một số bậc mô hình để tìm mô hình tốt nhất theo tiêu chí AIC.

Chuỗi thời gian savings đã được nạp và lớp ARIMA đã được import vào môi trường của bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Mô hình ARIMA với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Lặp qua các giá trị p từ 0 đến 3 và q từ 0 đến 3.
  • Bên trong vòng lặp, tạo một mô hình ARMA(p,q).
  • Sau đó fit mô hình vào chuỗi thời gian savings.
  • Ở cuối mỗi lần lặp, in ra các giá trị p và q cùng với AIC và BIC.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Loop over p values from 0-3
for p in ____:
  
  # Loop over q values from 0-3
    for q in ____:
      try:
        # Create and fit ARMA(p,q) model
        model = ____(____, order=____)
        results = ____
        
        # Print p, q, AIC, BIC
        print(____)
        
      except:
        print(p, q, None, None)
Chỉnh sửa và Chạy Mã